向量值多线性交换子极大算子的加权估计

利用sharp极大估计给出了向量值极大算子的多线性交换子加权估计。由此可将极大算子的多线性交换子延拓为向量值加权的Lebesgue空间上的有界算子。     

基于流程树的BPEL4WS中流程服务动态优化方法*

针对服务流程建模语言BPEL4WS难以满足用户个性化需求也无法适应动态环境变化的问题,提出了一种动态优化BPEL4WS中流程服务的方法。该方法给出了一种Web服务交互代价计算模型,用来评价用户对Web服务的偏好程度以及实时环境下Web服务交互的现实代价。将BPEL4WS描述的服务组合流程转换为服务组合流程树,并借助领域本体对流程树节点进行语义检查,消除流程树中不合法的流程组合。通过深度优先遍历流程树,利用单亲遗传算法对流程服务进行优化组合。最后给出应用算例,并对用来优化组合流程服务的单亲遗传算法的适用性与     

基于加权语义网和有效信息的个性化用户兴趣建模*

为了提高个性化用户兴趣建模的准确率,对用户建模过程进行了优化。在计算文档相似度时,综合考虑特征词的语义关系以及在文档中的分布情况,引入加权语义网,提高了文档相似度计算精度;在计算兴趣度权值时,引入有效信息的概念及量化方法,以解决用户兴趣类权值计算过于主观的问题,并提出具体权值算法,提高了权值计算的准确性。实验结果表明,改进的方法在用户兴趣聚类和兴趣类别权值计算的准确率上都较以往方法有较大提高。     

MOQ-QR:基于QR-树的连续K近邻查询算法研究*

综合分析了R-树和四叉树在处理移动对象的连续K近邻（简称CKNN）查询算法中的不足,提出了一种基于R树和四叉树索引结构,去解决移动对象连续K近邻查询算法。该算法通过对移动对象分配静态空间,并在研究区域内利用QR-树和hash表作为索引去存储移动对象以此计算查询点与移动对象之间的空间距离。实验证明,该算法与现有算法相比,不仅提高了数据的查询效率,而且降低了系统资源的消耗。     

基于反向平衡聚合树的无线传感器网络分布式TDMA调度算法*

讨论了已有的TDMA算法在端到端延时上的弊端,在优化时隙数的基础上引入链路的使用顺序与数据流向的相关性,提出了分布式TDMA调度算法,利用反向平衡聚合树的生成过程分配时隙,通过控制链路染色顺序分布式优化延时与避免冲突。仿真结果验证了算法在端到端延迟和通信开销上的性能提升。     

基于重复热点数据的CF广播结构改进算法*

针对现有广播结构构建中对数据访问概率倾斜度考虑不足的问题,在CF索引树的基础上提出了一种基于数据倾斜度的广播构建算法。该算法充分考虑热点数据的请求,根据数据在CF索引树中所处位置的不同,在一个广播周期内重复广播热点数据及其对应的索引节点,尽量减少移动用户的访问时间。最后通过实验验证了改进后广播结构的有效性。     

发布订阅系统中Carzaniga匹配算法优化

基于内容的发布订阅系统中应用广泛的Carzaniga算法只支持订阅覆盖,未考虑多个谓词间可能存在的覆盖关系,从而引发事件与订阅较严重重复匹配,降低系统匹配效率,导致系统性能低。针对该问题,该文提出一种改进算法,结合计数法和搜索树匹配策略,利用谓词间的覆盖关系减少重复匹配,划分并行谓词集匹配树加速匹配。实验表明,其进一步减少重复匹配,匹配效率得到一定提高,也提高系统性能和可扩展性,更适用于大规模的发布订阅系统。     

关于加权的Bernstein-Markov型不等式

假设函数f在端点处具有奇性,该文针对此类函数定义了一类修正的Bernstein算子,并在此基础上给出了修正的Bernstein算子的加权Bernstein-Markov型不等式,此类不等式推广了数学工作者们的结论。     

基于加权朴素贝叶斯分类算法的学生成绩决策分析

在已有上机实验数据的基础上,使用综合的权值计算方法,将加权朴素贝叶斯分类算法应用到学生成绩分析与预测中．实验结果显示,对于学生的成绩分类,使用综合权值的结果优于传统权值的分类结果,表明使用文中的加权贝叶斯方法分析学生成绩是切实可行的．     

供应链失效风险识别与评估*

供应链风险是影响供应链实践应用的关键因素之一,供应链风险管理是供应链管理的重要内容。采用故障树理论和模糊理论对供应链风险进行了分析,构造了供应链失效风险故障树,该故障树由供应商、制造商、分销商三部分组成;分析了各个部分的失效原因,设计了正态模糊算子,阐述了供应链风险概率计算方法。针对一个供应链实例,采用上述方法对各个要素失效风险进行了定量计算,确定了供应链失效风险等级。